Les Mathématiques Essentielles pour l'IA
Maîtrisez les fondations mathématiques de l'IA : algèbre linéaire, calcul différentiel, probabilités et statistiques appliqués au Machine Learning.
Pourquoi les Maths Comptent en IA
Pas besoin d'être un génie des mathématiques pour faire de l'IA. Mais comprendre les intuitions derrière les maths vous permettra de débugger vos modèles, de choisir les bons hyperparamètres et de ne pas être un simple "utilisateur de bibliothèques".
Les 4 Piliers Mathématiques
Chaque algorithme de ML utilise au moins 2 de ces piliers. Les comprendre, c'est comprendre pourquoi un modèle fonctionne ou échoue.
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Éthique, Biais et Limites de l'Intelligence Artificielle
Explorez les enjeux éthiques de l'IA : biais algorithmiques, explicabilité, vie privée, régulation européenne (AI Act) et responsabilité des développeurs.
Histoire et Fondamentaux de l'Intelligence Artificielle
Retracez l'histoire de l'IA depuis Turing jusqu'aux Transformers, comprenez les types d'IA et découvrez les concepts fondateurs qui façonnent le domaine.
Les Fondations du Machine Learning
Découvrez les fondamentaux du Machine Learning : régression linéaire, classification KNN, clustering K-Means et les bonnes pratiques pour évaluer vos modèles.